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CONTEXT PRIMING This extremely simple context allows me to one shot most features, bug fixes, etc. (well, technically it's 2 prompts, but it's worth it. 1. Lube up Claude Code with a prompt like this 2. Then ask for the change/fix

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https://t.co/zSf5Z2H78P https://t.co/ryMAyS77qn https://t.co/Gm6gdHaLgp On a mission to inspire 1B people to build stuff!

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Pat Walls
Sat Dec 06 02:03:59
there’s this calvin and hobbes running joke where any time something bad happens to calvin, the Dad would say to calvin: “it builds character” and calvin would be exasperated anytime something bad happens, that is what i say to myself. honestly - calvin had a really good dad.

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🏗️ Love to build (@runwayco @sandboxvr @zynga) people love 💸 Investor @amplitude_hq @mercury @owner @elevenlabsio @meetgamma @sfcompute @turingcom++

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Siqi Chen
Sat Dec 06 02:03:40
读 Kimi CLI 源码的计划不出意外的拖延了 😂 不上班后时间反而变少了，几乎只有晚上家人都睡了之后才有一些连续的时间，其他时间几乎都碎片到几分钟一块，很难静下心来连续学习。 昨晚花了一点时间结合 Kimi CLI 开源项目、Claude Code 几篇博客、DeepWiki 来做了一层很浅的理解，先发出来，如果有不到位的地方，欢迎朋友们指正，更深入理解后我也再补充新的分享。 从最初使用 Cursor「Tab」到现在 Claude Code 等 AI Coding Agent 的「异步自制 Agent」，有这么几点简单的体会： 1. 从 "Chat" 进化为 "Loop" 以前的 ChatGPT/Copilot 是“你问一句，它回一句”；现在的 Claude Code 和 Kimi CLI 都是基于 REPL (Read-Eval-Print Loop) 的状态机。 · 自主循环： 它们不再被动等待，而是拥有了 "While(未解决) { 思考 -> 行动 -> 观察 }" 的主循环。 · 自我纠错： 这里的关键前沿技术是“测试驱动的开发循环”。Agent 写完代码后会主动运行 npm test 或 pytest，如果报错，它会读取错误日志 -> 修改代码 -> 再运行，直到测试通过。 2. "System 2" 思维的引入 随着具备“思考能力”的模型的出现，Coding Agent 的架构中增加了一个显式的 “慢思考” 阶段。 · Think before you code： 在执行任何 edit_file 动作之前，架构强制模型先输出一段 <thinking> 块。Agent 不再是凭直觉秒回代码，而是先在隐空间里推演依赖关系。 · 规划树： 会在复杂任务开始前，生成一个结构化的 ToDo List。这个 List 是动态的，Agent 会根据执行情况（比如发现缺少依赖）动态插入新的步骤。 3. 工具接口的标准化（MCP） 这是一个非常明确的行业趋势：Tool Use 的标准化。 · 意义： 以前，让 AI 读取 Linear 的工单或 PostgreSQL 的数据库，需要每个 Agent 自己写插件。现在，只要数据库或 SaaS 软件支持 MCP，Claude Code 和 Kimi CLI 都能直接“插拔”使用。 · 前沿方向： Agent 的能力不再取决于本身内置了多少工具，而取决于生态中有多少 MCP Server。 4. "无头化" 与 异步长任务 这是当前最前沿的探索方向——让 Agent 像一个后台进程一样工作。 · Human-on-the-loop 而非 Human-in-the-loop： · 传统的 IDE 插件要求你盯着它写代码。 · Claude Code 和 Kimi CLI 的架构都开始支持 “任务委托”。你可以下达一个模糊指令，然后去喝咖啡。Agent 会遍历几百个文件，花 20 分钟完成修改、运行测试、甚至自动发起 Git Commit。 · 成本感知： 由于这种异步任务消耗 Token 巨大，架构中都开始内置“成本估算”，在执行大规模重构前请求预算批准。

读 Kimi CLI 源码的计划不出意外的拖延了 😂 不上班后时间反而变少了，几乎只有晚上家人都睡了之后才有一些连续的时间，其他时间几乎都碎片到几分钟一块，很难静下心来连续学习。 昨晚花了一点时间结合 Kimi CLI 开源项目、Claude Code 几篇博客、DeepWiki 来做了一层很浅的理解，先发出来，如果有不到位的地方，欢迎朋友们指正，更深入理解后我也再补充新的分享。 从最初使用 Cursor「Tab」到现在 Claude Code 等 AI Coding Agent 的「异步自制 Agent」，有这么几点简单的体会： 1. 从 "Chat" 进化为 "Loop" 以前的 ChatGPT/Copilot 是“你问一句，它回一句”；现在的 Claude Code 和 Kimi CLI 都是基于 REPL (Read-Eval-Print Loop) 的状态机。 · 自主循环： 它们不再被动等待，而是拥有了 "While(未解决) { 思考 -> 行动 -> 观察 }" 的主循环。 · 自我纠错： 这里的关键前沿技术是“测试驱动的开发循环”。Agent 写完代码后会主动运行 npm test 或 pytest，如果报错，它会读取错误日志 -> 修改代码 -> 再运行，直到测试通过。 2. "System 2" 思维的引入 随着具备“思考能力”的模型的出现，Coding Agent 的架构中增加了一个显式的 “慢思考” 阶段。 · Think before you code： 在执行任何 edit_file 动作之前，架构强制模型先输出一段 <thinking> 块。Agent 不再是凭直觉秒回代码，而是先在隐空间里推演依赖关系。 · 规划树： 会在复杂任务开始前，生成一个结构化的 ToDo List。这个 List 是动态的，Agent 会根据执行情况（比如发现缺少依赖）动态插入新的步骤。 3. 工具接口的标准化（MCP） 这是一个非常明确的行业趋势：Tool Use 的标准化。 · 意义： 以前，让 AI 读取 Linear 的工单或 PostgreSQL 的数据库，需要每个 Agent 自己写插件。现在，只要数据库或 SaaS 软件支持 MCP，Claude Code 和 Kimi CLI 都能直接“插拔”使用。 · 前沿方向： Agent 的能力不再取决于本身内置了多少工具，而取决于生态中有多少 MCP Server。 4. "无头化" 与 异步长任务 这是当前最前沿的探索方向——让 Agent 像一个后台进程一样工作。 · Human-on-the-loop 而非 Human-in-the-loop： · 传统的 IDE 插件要求你盯着它写代码。 · Claude Code 和 Kimi CLI 的架构都开始支持 “任务委托”。你可以下达一个模糊指令，然后去喝咖啡。Agent 会遍历几百个文件，花 20 分钟完成修改、运行测试、甚至自动发起 Git Commit。 · 成本感知： 由于这种异步任务消耗 Token 巨大，架构中都开始内置“成本估算”，在执行大规模重构前请求预算批准。

邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴

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meng shao
Sat Dec 06 02:02:39
RT @indie_maker_fox: 🎉 分享一个宝藏浏览器插件，drizzle studio 原本在Cloudflare的dashboard的D1数据库中看数据的体验是挺差的，现在你只要在后台管理界面，点击这个插件，它会自动识别你的D1数据库列表，并使用Drizzle…

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Fox@MkSaaS.com
Sat Dec 06 02:00:43
RT @indie_maker_fox: 👨💻 先分享RedReach第一个好用的功能：评论提示词模板 很多用AI帮忙写评论的工具都是让AI基于帖子和产品信息自己去写，经常写出来不太符合我想要的评论风格。 在RedReach中，如果你想要自己的评论风格，那么可以写个提示…

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Fox@MkSaaS.com
Sat Dec 06 02:00:39
We are at the point where it’s hard to visualize what moving up the abstraction ladder for constructing software will actually be like. I assume I have to move up to being a PM next year but I can’t imagine how that actually will work.

We are at the point where it’s hard to visualize what moving up the abstraction ladder for constructing software will actually be like. I assume I have to move up to being a PM next year but I can’t imagine how that actually will work.

Opening portals to VR without headsets at @portalvr_io. Problems soluble, potential to improve invariant.

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gfodor.id
Sat Dec 06 01:57:04
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